Marketing Analytics & Conversion Optimization

? نبذة عن المشروع والمطلوب:

المطلوب كان تحليل أداء الحملات التسويقية لشركة تجارة إلكترونية تعاني من تذبذب في معدلات التحويل (Conversion Rates). الهدف هو فهم سلوك العميل من لحظة ظهور الإعلان حتى إتمام عملية الشراء، وتحديد القنوات التسويقية الأكثر فعالية (Social Media, Email, Search) لتحسين توزيع الميزانية الإعلانية وزيادة العائد على الاستثمار (ROI).

? ما قمت بتنفيذه (Technical Execution):

1. مرحلة معالجة البيانات واستخراجها (SQL):

Data Extraction: كتابة استعلامات SQL لاستخراج بيانات العملاء، سجلات المشتريات، وبيانات التفاعل مع الحملات من قواعد بيانات مختلفة.

Data Cleaning: توحيد صيغ البيانات والتعامل مع القيم المفقودة (Nulls) لضمان دقة حساب معدلات التحويل.

Aggregation: حساب مقاييس أساسية مثل (Total Spend, Total Conversions) على مستوى كل قناة تسويقية.

2. التحليل الاستكشافي والتنبؤي (Python):

Exploratory Data Analysis (EDA): استخدام مكتبات Pandas و Seaborn لاكتشاف العلاقة بين وقت إرسال الحملة ومعدل تفاعل الجمهور.

Cohort Analysis: تقسيم العملاء إلى مجموعات (Cohorts) بناءً على تاريخ انضمامهم لمتابعة مدى ولائهم للعلامة التجارية (Retention Rate).

Correlation: تحليل الارتباط بين تكلفة الإعلان (Ad Spend) والعائد المحقق لتحديد القنوات ذات التكلفة الأقل والربحية الأعلى.

3. العرض المرئي ودعم القرار (Power BI):

Marketing Funnel: تصميم "قمع تسويقي" يوضح نسبة التسرب (Drop-off) في كل مرحلة من مراحل رحلة العميل.

Interactive Dashboards: بناء لوحة تحكم تسمح لمديري التسويق بفلترة النتائج حسب (المنطقة الجغرافية، نوع المنتج، القناة التسويقية).

Trend Analysis: عرض تطور أداء الحملات شهرياً ومقارنة النتائج بالأهداف (Targets) المحددة مسبقاً.

? النتائج والتوصيات (Business Impact):

تحديد القنوات الرابحة: كشف التحليل أن حملات البريد الإلكتروني (Email Marketing) تحقق أعلى معدل تحويل مقارنة بتكلفتها المنخفضة.

تحسين الميزانية: التوصية بإعادة توجيه 20% من ميزانية الإعلانات الضعيفة إلى القنوات الأكثر تأثيراً.

فهم العميل: تحديد الفئات العمرية والمناطق الأكثر استجابة للعروض الترويجية، مما ساعد في تخصيص الرسائل التسويقية (Targeted Messaging).